ClassifierMixin#

класс sklearn.base.ClassifierMixin[источник]#

Mixin-класс для всех классификаторов в scikit-learn.

Этот миксин определяет следующую функциональность:

  • установить тип оценщика в "classifier" через estimator_type tag;

  • score метод, который по умолчанию accuracy_score.

  • обеспечить, чтобы fit требует y для передачи через requires_y тег, который устанавливается путем задания тега типа классификатора.

Подробнее в Руководство пользователя.

Примеры

>>> import numpy as np
>>> from sklearn.base import BaseEstimator, ClassifierMixin
>>> # Mixin classes should always be on the left-hand side for a correct MRO
>>> class MyEstimator(ClassifierMixin, BaseEstimator):
...     def __init__(self, *, param=1):
...         self.param = param
...     def fit(self, X, y=None):
...         self.is_fitted_ = True
...         return self
...     def predict(self, X):
...         return np.full(shape=X.shape[0], fill_value=self.param)
>>> estimator = MyEstimator(param=1)
>>> X = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4]])
>>> y = np.array([1, 0, 1])
>>> estimator.fit(X, y).predict(X)
array([1, 1, 1])
>>> estimator.score(X, y)
0.66...
score(X, y, sample_weight=None)[источник]#

Возвращает точность на предоставленных данных и метках.

В многометочной классификации это точность подмножества, которая является строгой метрикой, поскольку требует для каждого образца правильного предсказания каждого набора меток.

Параметры:
Xarray-like формы (n_samples, n_features)

Тестовые выборки.

yarray-like формы (n_samples,) или (n_samples, n_outputs)

Истинные метки для X.

sample_weightarray-like формы (n_samples,), по умолчанию=None

Веса выборок.

Возвращает:
scorefloat

Средняя точность self.predict(X) относительно y.

На этой странице